基于MEMS的人体运动跟踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 人体运动模型的建立 | 第13-23页 |
| 引言 | 第13页 |
| 2.1 常用模型 | 第13-14页 |
| 2.1.1 二维模型 | 第13页 |
| 2.1.2 三维模型 | 第13-14页 |
| 2.2 三维人体骨骼模型的构建 | 第14-17页 |
| 2.2.1 基于刚体动力学原理的人体骨骼设计 | 第14-15页 |
| 2.2.2 基于正向运动学的关节运动分析 | 第15-16页 |
| 2.2.3 基于逆向运动学的关节运动分析 | 第16-17页 |
| 2.3 基于约束的三维人体骨骼模型设计 | 第17-21页 |
| 2.3.1 人体基本骨骼模型的结构设计 | 第17-19页 |
| 2.3.2 人体骨骼模型的关节约束 | 第19-20页 |
| 2.3.3 基于动力学的三维人体模型设计 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 人体运动姿态跟踪算法的分析与设计 | 第23-39页 |
| 引言 | 第23页 |
| 3.1 刚体姿态描述方法介绍 | 第23-28页 |
| 3.1.1 欧拉角表示 | 第23-25页 |
| 3.1.2 四元数表示 | 第25-27页 |
| 3.1.3 欧拉角与四元数的相互转换 | 第27-28页 |
| 3.2 姿态跟踪坐标系及其转换关系 | 第28-31页 |
| 3.2.1 常用坐标系简介 | 第28-29页 |
| 3.2.2 姿态跟踪坐标系的选定 | 第29-31页 |
| 3.2.3 姿态跟踪坐标系之间的相互转换 | 第31页 |
| 3.3 运动关节的姿态跟踪 | 第31-38页 |
| 3.3.1 传感器和骨骼的初始化对准 | 第31-35页 |
| 3.3.2 传感器和地理系的相对姿态 | 第35-37页 |
| 3.3.3 人体运动过程的实时跟踪 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 MEMS微惯性系统定姿算法 | 第39-59页 |
| 引言 | 第39页 |
| 4.1 MEMS传感器的选取和性能分析 | 第39-43页 |
| 4.1.1 MTi-G简介 | 第39-41页 |
| 4.1.2 MTi-G的输出数据格式 | 第41-42页 |
| 4.1.3 MTi-G的使用说明 | 第42-43页 |
| 4.2 微惯性MEMS传感器的定姿方法 | 第43-44页 |
| 4.2.1 常用方法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 MEMS传感器数据的构成 | 第44页 |
| 4.3 基于姿态角误差的滤波方法 | 第44-51页 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波简介 | 第44-46页 |
| 4.3.2 卡尔曼滤波的状态方程 | 第46-50页 |
| 4.3.3 卡尔曼滤波的观测方程 | 第50-51页 |
| 4.3.4 卡尔曼滤波器的设计 | 第51页 |
| 4.4 仿真与分析 | 第51-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 运动跟踪三维软件设计 | 第59-71页 |
| 引言 | 第59页 |
| 5.1 系统的架构设计 | 第59-60页 |
| 5.2 三维人体运动跟踪软件设计 | 第60-67页 |
| 5.2.1 串口通信 | 第60-63页 |
| 5.2.2 OpenGL图形库 | 第63页 |
| 5.2.3 OpenGL和VC的结合 | 第63-65页 |
| 5.2.4 3DS文件的读取 | 第65-67页 |
| 5.3 仿真实验 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
